什么是Swin模型？

Swin Transformer

Swin Transformer是一种新型的Transformer模子，由微软亚洲研究院提出。比拟于传统的Transformer模子，Swin Transformer在参数量和计算复杂度上都有所削减，同时在性能上也有不小的提拔。Swin Transformer的核心思惟是利用部分的窗口机造来取代全局的留意力机造。详细来说，Swin Transformer将输入图像分红多个块，每个块内部利用全局的留意力机造，而块与块之间则利用部分的留意力机造。那种设想使得Swin Transformer在连结Transformer模子优良性能的同时，实现了更高效的计算和更小的参数量。

Swin模子架构

Swin模子是基于Swin Transformer的一个图像分类模子。该模子由一系列的Swin Block构成，每个Swin Block包罗了多个Swin Transformer。在输入图像颠末一些预处置后，进入Swin模子的第一个Swin Block，然后逐步停止屡次下采样，最末得到一个较小的特征图。那个特征图再颠末全局池化和线性层，最末输出分类成果。Swin模子具有较高的分类精度和较小的参数量，十分合适应用于计算资本受限的场景。

Swin模子的应用

Swin模子在图像分类、目的检测和朋分等范畴都有普遍的应用。在图像分类方面，Swin模子在ImageNet和CIFAR-100等数据集上获得了较好的表示。在目的检测方面，Swin模子能够做为骨干收集，与其他检测框架连系利用，获得更好的检测成果。在朋分方面，Swin模子能够做为Encoder，与Decoder连系利用，获得较好的朋分效果。

Transformer模子、Swin Transformer、图像分类、目的检测、朋分